دوره عملی یادگیری ماشین (پایتون) برای عصب‌شناسی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک یادگیری ماشین برای استخراج ویژگی‌های EEG
• برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین - دانشجویان اسکریپت‌های پایتون مربوط به تسک‌های یادگیری ماشین را دریافت خواهند کرد.
• یادگیری ماشین برای داده‌ EEG - دانشجویان مهارت‌های لازم برای استخراج ویژگی از داده‌ EEG را کسب می‌کنند.
• استفاده از روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین - دانشجویان توانایی اعمال روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین با scikit-learn را یاد می‌گیرند.

پیش‌نیازهای دوره

• آشنایی با کار با پایتون، Numpy ،Pandas ،Scipy و دیگر ابزارهای مرتبط
• داشتن حساب جی‌میل
• آشنایی با پردازش سیگنال در عصب‌شناسی
• آشنایی با یادگیری ماشین
• آشنایی با عصب‌شناسی

توضیحات دوره

درس 1 - مقدمه

در این بخش، مقدمه‌ای کوتاه درباره اهداف، ساختار و نتایج عملی دوره ارائه می‌شود. این بخش، زمینه‌سازی برای کسب تجربه عملی در زمینه یادگیری ماشین با سیگنال‌های EEG است.

درس 2 - اتصال به Google Colab

این فصل، راهنمای گام‌به‌گام برای اتصال و کار در Google Colab است. دانشجویان با نحوه راه‌اندازی محیط، نصب کتابخانه‌های مورد نیاز و آمادگی برای اجرای نمونه کدهای دوره آشنا می‌شوند.

درس 3 - سخت‌افزار مورد نیاز برای رابط مغز-کامپیوتر

در این فصل، سخت‌افزارهای اصلی مورد استفاده در واسط‌های مغز-رایانه مبتنی بر EEG بررسی می‌شود.

درس 4 - ارزیابی داده‌

در این بخش به ارزیابی کیفیت داده EEG می پردازیم. تکنیک‌هایی برای بررسی، پاکسازی و حاشیه‌نویسی رکوردهای EEG آموزش داده می‌شود. هدف، اطمینان از صحت داده‌ قبل از ادامه فرآیند تحلیل یا آموزش مدل یادگیری ماشین است.

درس 5 - آماده‌سازی مجموعه داده‌

شما یاد می‌گیرید که چگونه سیگنال‌های خام EEG را به مجموعه داده‌‌های ساختاریافته مناسب برای یادگیری ماشین تبدیل کنید. این فصل شامل تکنیک‌های برچسب‌گذاری، بخش‌بندی و استخراج ویژگی است، که از مراحل مهم برای آموزش و تست موفق مدل‌ها است.

درس 6 - یادگیری ماشین برای تشخیص استرس از طریق EEG

این بخش، هسته دوره است. شما یاد می‌گیرید چگونه از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی وضعیت‌های استرس بر اساس داده‌ EEG استفاده کنید. این امر شامل انتخاب مدل، پایپ‌لاین‌های آموزش و متریک‌های ارزیابی با کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn است.

درس 7 - تیونینگ هایپرامترها

برای بهبود عملکرد مدل، نیاز به تیونینگ دقیق دارید. در این بخش، استراتژی‌هایی برای بهینه‌سازی هایپرامترها با استفاده از جستجوی گرید ارائه می‌شود تا بهترین پیش‌بینی‌ها را از مدل‌های مبتنی بر EEG بگیرید.

درس 8 - جمع‌بندی، گام‌های بعدی و همکاری

در فصل پایانی، دوره جمع‌بندی می‌شود و فرصت‌های گسترش و همکاری با جامعه گسترده‌تر در حوزه BCI و عصب‌شناسی بررسی می‌شود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• افرادی با علاقه‌مندی شدید به EEG و واسط مغز-رایانه که می‌خواهند جنبه‌های فنی پردازش سیگنال EEG را به عنوان یک سرگرمی یا پروژه شخصی بررسی کنند.
• دانشجویان مقاطع تحصیلات تکمیلی و کارشناسی ارشد در رشته‌هایی مانند عصب‌شناسی، مهندسی زیست‌پزشکی، علم داده‌ و روانشناسی و همچنین مدرسانی که قصد دارند پردازش سیگنال EEG را به برنامه درسی خود اضافه کنند.
• دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین - کسانی که می‌خواهند تکنیک‌های علم داده و یادگیری ماشین را روی سیگنال‌های زیستی با تمرکز بر داده‌ EEG، اعمال کنند.
• مهندسان و فناورییست حوزه زیست‌پزشکی - کسانی که در حوزه تجهیزات پزشکی یا تولید تشخیص‌های بالینی نیاز به پردازش و تحلیل داده‌ EEG دارند.
• عصبی‌شناسان و پژوهشگران - متخصصان و دانشگاهیان که می‌خواهند با استفاده از پایتون، داده‌ EEG را تحلیل کرده و تحقیقات خود را عصب‌شناسی و حوزه‌های مرتبط بهبود بخشند.